# @Time : 2021/6/19 20:30
# @Author : Li Kunlun
# @Description : 神经网络进行分类操作
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n_data = torch.ones(100, 2)
"""
 torch.normal(means, std, out=None)
返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 
均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值
"""
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1)
"""
x0.shape-- torch.Size([100, 2])
x0-- tensor([[ 1.8899,  2.4514],
        [ 2.9459,  1.4910],
        [ 1.0521,  2.1508],
        [ 2.7314,  1.6194],
        [ 0.1149,  1.9270],
        [ 2.5217,  1.5647],
"""
print("x0.shape--", x0.shape)
print("x0--", x0)

print("------------cmap测试----------------")
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 前两个数据和后两个数据显示颜色一样
c = np.array([0, 3, 2, 0, 3])
plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
